Gelo ev pêşniyar rast e an xelet e "Ji bo tora neuralî ya dabeşkirinê divê encam di navbera çînan de dabeşkirina îhtimalê be."
Di warê îstîxbarata sûnî de, nemaze di warê fêrbûna kûr de, torên neuralî yên dabeşkirinê amûrên bingehîn in ji bo peywirên wekî naskirina wêneyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, û hêj bêtir. Dema ku meriv li ser derencana tora neuralî ya dabeşkirinê nîqaş dike, girîng e ku meriv têgeha dabeşkirina îhtimalê di navbera çînan de fam bike. Daxuyaniya ku
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/DLPP Fêrbûna Kûr a bi Python û PyTorch, Pêşkêş, Destpêka fêrbûna kûr a bi Python û Pytorch re
Yek kodkirina germ çi ye?
Yek şîfrekirina germ teknîkek e ku bi gelemperî di warê fêrbûna kûr de tê bikar anîn, nemaze di çarçoveya fêrbûna makîneyê û torên neuralî de. Li TensorFlow, pirtûkxaneyek fêrbûna kûr a populer, yek şîfrekirina germ rêbazek e ku ji bo temsîlkirina daneyên kategorîkî bi rengek ku bi hêsanî dikare ji hêla algorîtmayên fêrbûna makîneyê ve were hilberandin tê bikar anîn. Li
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, TensorFlow Pirtûkxaneya Fêrbûna Kûr, TFLearn
Vektora piştgirî çi ye?
Vektorek piştgirî di warê fêrbûna makîneyê de, bi taybetî di warê makîneyên vektorê piştgirî (SVM) de têgehek bingehîn e. SVM çînek hêzdar a algorîtmayên fêrbûna çavdêrîkirî ne ku bi berfirehî ji bo karên dabeşkirin û paşveçûnê têne bikar anîn. Têgîna vektorek piştgirî bingehek çawa SVM dixebitin û heye
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google, Pêşkêş, Fêrbûna makîneyê çi ye
Dara biryarê çi ye?
Dara biryarê algorîtmayek fêrbûna makîneyê ya bi hêz û pir tête bikar anîn e ku ji bo çareserkirina pirsgirêkên dabeşkirin û paşveçûnê hatî çêkirin. Ew temsîla grafîkî ya komek qaîdeyan e ku ji bo girtina biryaran li ser bingeha taybetmendî an taybetmendiyên danûstendinek diyarkirî têne bikar anîn. Darên biryarê bi taybetî di rewşên ku dane de bikêr in
Dabeşkirina navnîşanên IP-ê çi ye?
Dabeşkirina navnîşanên IP-ê, di çarçoveya tora kompîturê û protokolên Înternetê de, bi kategorîzekirin û rêxistinkirina navnîşanên IP-yê vedibêje. IP, an Protokola Înternetê, protokolek bingehîn e ku pêwendiya di navbera cîhazên li ser înternetê de dihêle. Navnîşanên IP-ê di nasandin û cîhgirtina cîhazên li ser torê de rolek girîng dileyzin. Têgihiştina
Meriv çawa li ser bingeha daneyên nedîtbar algorîtmayên fêrbûnê biafirîne?
Pêvajoya afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingeha daneyên nedîtbar çend gav û ramanan vedihewîne. Ji bo ku ji bo vê armancê algorîtmayek were pêşve xistin, pêdivî ye ku meriv xwezaya daneya nedîtbar fam bike û meriv çawa dikare di karên fêrbûna makîneyê de were bikar anîn. Ka em nêzîkatiya algorîtmîkî ji bo afirandina algorîtmayên fêrbûnê li ser bingehê rave bikin
Di karên dabeşkirinê de algorîtmayek giştî ya ji bo derxistina taybetmendiyê (pêvajoyek veguheztina daneyên xav li komek taybetmendiyên girîng ên ku ji hêla modelên pêşdîtinê ve têne bikar anîn) çi ye?
Derxistina taybetmendiyê di warê fêrbûna makîneyê de gavek girîng e, ji ber ku ew veguherandina daneyên xav li komek taybetmendiyên girîng ên ku ji hêla modelên pêşdîtinê ve têne bikar anîn vedihewîne. Di vê çarçoveyê de, dabeşkirin karekî taybetî ye ku armanc dike ku daneyan li çîn an kategoriyên pêşwext kategorîze bike. Yek algorîtmaya ku bi gelemperî ji bo taybetmendiyê tê bikar anîn
Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) çi ye?
Di warê îstîxbarata hunerî û fêrbûna makîneyê de, Makîneya Vektora Piştgiriyê (SVM) ji bo karên dabeşkirinê algorîtmayek populer e. Dema ku SVM-ê ji bo dabeşkirinê bikar tînin, yek ji gavên bingehîn dîtina hîperplana ye ku çêtirîn xalên daneyê li çînên cihêreng vediqetîne. Piştî ku hîperplane tê dîtin, dabeşkirina xalek daneya nû
Ma algorîtmaya cîranên herî nêzîk K ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş maqûl e?
Algorîtmaya K cîranên herî nêzîk (KNN) bi rastî ji bo avakirina modelên fêrbûna makîneya perwerdekirî baş e. KNN algorîtmayek ne-parametrîk e ku hem ji bo karên dabeşkirin û hem jî ji bo paşvekêşanê dikare were bikar anîn. Ew celebek fêrbûna-nimûneyê ye, ku mînakên nû li gorî wekheviya wan bi mînakên heyî re di daneyên perwerdehiyê de têne dabeş kirin. KNN
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, Eytc/AI/MLP Fêrbûna Makîneyê bi Python, Fêrbûna makîneya bernameyê, K serlêdana cîranên herî nêzîk
Hûn dikarin performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî çawa binirxînin?
Ji bo nirxandina performansa modelek fêrbûna kûr a perwerdekirî, çend metrîk û teknîk dikarin werin bikar anîn. Van rêbazên nirxandinê dihêle ku lêkolîner û bijîjkan bandor û rastbûna modelên xwe binirxînin, di derheqê performansa wan û deverên potansiyel ên ji bo başbûnê de nihêrînên hêja peyda dikin. Di vê bersivê de, em ê teknîkên nirxandinê yên ku bi gelemperî têne bikar anîn vekolînin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLPTFK Fêrbûna Kûr a bi Python, TensorFlow û Keras, Pêşkêş, Fêrbûna kûr bi Python, TensorFlow û Keras re, Nirxandina îmtîhanê